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Python机器学习入门系列-第6篇：支持向量机（SVM）
支持向量机（SVM）：画一条最聪明的线一、SVM是什么想象一下，桌子上散落着两种颜色的豆子——红豆和绿豆，你想在它们之间画一条线把它们分开。你当然可以随便画一条线，只要能把两种豆子分开就行。但问题是：如果新来了一颗豆子，你画的线越“窄”（离两边豆子都很近），新豆子就越容易被分错。
量子机器学习找到新的突破口
量子机器学习找到新的突破口量子机器学习找到新的突破口：从“物理噱头”到“算法刚需”的临界点 BM 量子网络年度峰会上，一条看似低调的消息被淹没在 1000+ 量子比特蓝图的喧嚣里： “基于 127 比特 Eagle 芯片，量子核方法（Quantum Kernel Method）在
机器学习模型小例子：xgboost回归模型预测血压/shap模型解释
最近在看 机器学习 shap分析相关的内容，在论文https://www.sciencedirect.
深夜补完计划#010｜陈天奇：两年零产出到四个行业级项目
"我们刚开始做MXNet的时候，完全不会担心TensorFlow能够对我们产生什么竞争——我们就是出生牛犊不怕虎直接干。但现在，有时候你会反复问自己，这个项目到底能不能成功。"这是陈天奇在访谈最后说的一段话。
「机器学习」机器学习之SVM（Soft-margin|Kernel-Method）
支撑向量机（SVM）算法在分类问题中有着重要地位，其主要思想是最大化两类之间的间隔。
爱可可AI论文推介(2020.11.1)
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 AS - 音频与语音 RO - 机器人(*表示值得重点关注)1、[LG] *Deep learning versus kernel learning: an empirical study of loss lands